B | 而最新挖出的系统代码，也第一次让我们看清了这副耳机究竟怎么「看」。裂变峡谷（Split）成为了 Liquid 反击的号角，他们打出了近乎完美的 11-1 防守半场。其中最有意思的，是一个看起来有些寒酸的参数：AirPods 上的摄像头，只有 100 万像素。

图 | WIRED在手机已经讨论 2 亿像素、8K 视频的今天，苹果给未来 AI 硬件准备的摄像头，实际采集画面甚至可能只有 320×320。

C | 它显然不是用来拍照的。AirPods 上的摄像头，为什么只有 100 万像素？从目前挖出的代码看，这套摄像头至少存在两种工作状态。主动模式下，摄像头可以采集 640×640 图像，经过处理后最高输出 1024×1024；被动模式则采集 320×320，输出 320×320 或 512×512 图像。通过在 A 点前压，Liquid 严厉惩罚了 SGE 那套缺乏 Viper 或 Cypher 的阵容所带来的防守压力不足。kamo 在手枪局的四杀奠定了胜局，Liquid 迅速以 13-1 扳回一城。代码显示，左右两只 AirPods 可以同步获取 RGB 静态图像，通过相同的 Frame ID 对齐两个视角，再按照一定频率持续采集，交给 Visual Intelligence 处理。系统会同时处理环境语音、周围声音变化、姿态和头部旋转信息；两颗摄像头之间需要标定，摄像头与运动传感器之间也需要校准。kamo 与 purp0 的雷兹-捷力双子星组合在短短 14 个回合内共砍下 35 次击杀。如果头部运动过于剧烈，或者镜头被遮挡，对应画面会被直接舍弃。AccessorySensorManager 中甚至出现了「peripheral inference」相关代码，可以在设备侧判断画面中是否存在人物。nAts 和 purp0 封锁 A 点。Liquid 在亚海悬城（Ascent）延续了火热手感，凭借势不可挡的 11-1 进攻半场，再次以 13-1 终结比赛。这些，都是喂给 AI 的绝佳数据。对于 AI 来说，很多时候根本不需要 4800 万像素的照片。模型只需要知道，桌上放着一本书，前面是家餐厅，手里拿着瓶饮料，路牌上写着什么。SGE 对 Liquid 频繁的 A 点爆破毫无办法，nAts 表现尤为突出，使用 Cypher 拿下了 21/5/10 的惊人 KDA，评分高达 2.29，ACS（平均战斗得分）达到 396。trexx 赢得 1v2 残局，彻底终结了 SGE 的希望。随着比赛结束，SGE 本赛季的 VCT EMEA 之旅在八强画上句号，而 Liquid 则继续保留着通往 Champions 的希望。Liquid 将于 8 月 23 日明天回归舞台，在另一场淘汰赛中对阵 Enterprise Esports。Fire Flux 击败 Team Vitality，挺进前六在今日的第二场比赛中，Fire Flux 在一场激烈的苦战后爆冷击败 Vitality，成功进入 VCT EMEA 前六名，并将 Vitality 踢出季后赛。首张地图是 Fire Flux 选择的深海明珠（Abyss）。

D | 320×320 像素已经够用了。分辨率降下来，数据量随之减少，图像处理和传输的负担也会下降。对于电池只有耳机大小、又需要长时间佩戴的设备来说，功耗和续航是比清晰度更需要考虑的问题。Fire Flux 选出了一套双决斗、双控场的阵容，而 Vitality 则针对性调整，让 Derke 操刀捷力。

图 | iFIXIT过去二十年，消费电子里的摄像头主要服务于人。

E | 上半场双方比分紧咬，以 7-5 结束。像素、传感器尺寸、动态范围、色彩，最终都指向同件事：得到好看的照片。

F | 下半场 Vitality 气势如虹，Sayonara 和 Chronicle 的精彩 2v4 配合帮助队伍一度取得 12-6 领先。

G | 但 AI 摄像头首先服务于机器。照片甚至不需要留下来。机器看懂，就可以删掉。

H | 尽管 Fire Flux 随后发起反扑，但未能将比赛拖入加时，Vitality 以 13-11 先下一城。苹果并不是第一个沿着这条路做产品的公司。今年上市的光帆 AI 全感耳机就是很直接的参照。Kachoww 表现极其亮眼，以 27 次击杀位居全场第一，而 Sayonara 则以 23 次击杀领跑 Vitality。Sayonara 和 Chronicle 交出大招，完成了一次不可思议的 2v4 翻盘。第二张地图是亚海悬城（Ascent）。

I | 它同样把摄像头塞进左右两只耳机，采用两颗 200 万像素定焦摄像头，核心用途并非摄影，而是场景 AI 识别。

J | 现实世界先被摄像头转化成视觉数据，再交给模型理解。双方均采用了捷力领衔的常规双决斗阵容。光帆甚至把 4G eSIM 和 GPS 放进耳机盒，让设备减少对手机的依赖。200 万还是 100 万像素，在这里没有那么重要。尽管 Fire Flux 在第二回合赢下经济局，但在后续的长枪局中难以应对 Vitality 的进攻。工程问题已经变成：能不能看清，处理要多久，需要传多少数据，又要消耗多少电。

K | 不过，Fire Flux 最终完成了逆转，凭借双突击手的强力冲击以 13-11 取胜。更早的 Humane AI Pin 也尝试过类似思路，用摄像头给 AI 补上视觉。

L | 但 Humane 需要说服人们为了 AI，在胸前额外佩戴新设备。Kachoww 在进攻端再次主宰比赛，拿下了 25 次击杀中的 15 次，并贡献了 205 ADR。苹果没有这个问题。Kachoww 达成近五场 VCT 比赛中的第四次 ACE。决胜图裂变峡谷（Split）上半场双方战成 6-6 平，但下半场完全成了 Fire Flux 的表演。Kachoww 使用尼昂（Neon）在进攻端如入无人之境，单半场砍下 15/2 的数据，率队以 13-7 锁定胜局。凭借这场胜利，Fire Flux 将在明天迎战 BBL Esports。很多人本来就每天戴着 AirPods。

M | 它不需要重新发明 AI 硬件，只需要让已经存在的硬件，长出新的感官。Vitality 仍有机会通过冠军积分晋级 Champions，但他们的命运已不再掌握在自己手中。BBL 和 Liquid 都有可能凭借后续的季后赛表现反超积分，而如果 FUT 在前两名之外出局，也将导致 EMEA 赛区失去一个宝贵的积分晋级名额。AI 时代的 AirPods 不是耳机，而是传感器事实上，两只 AirPods 耳机，已经组成了一套传感器组合：摄像头观察眼前有什么，陀螺仪记录头部朝向，麦克风收集周围声音，位置和运动传感器补充人在哪里、正在做什么。比如走进书店，拿起一本书，然后问 Siri：「这本值得买吗？」单独把这句话交给今天的大模型，它其实什么也不知道。「这本」是哪一本？但如果 AirPods 刚刚看到了封面，知道头部正在朝向这本书，同时 iPhone 知道你身处书店，那么 Siri 才真正理解「这本」究竟指什么。

N | 如果系统还知道你过去读过同个作者的两本书，其中一本看完了，另一本只读了三分之一，它甚至可以给出只对你有意义的答案。这里发生的变化很微妙。

o | 今天我们和 AI 交流时，一直在不停地向它解释自己。

p | 我是谁，我在哪里，我刚刚看到了什么，我手里拿着什么，为什么突然问这个问题。很多 Prompt，本质上都在人工补充机器缺失的上下文。摄像头、麦克风和位置、运动状态传感器所做的，就是逐渐把这些解释省掉。大模型已经知道很多关于世界的事情，却依然知道很少关于「你」的事情。随身 AI 也不应该每次被唤醒时，都像第一次见到你。摄像头 AirPods 补上的，恰好就是一种「属于个人的上下文」。

q |

图 | Apple Insider手机拍照是非常明确的动作：拿起手机，打开相机，对准目标。但耳机不同。它一直戴在人的头上，因此与周围环境的交互就显得尤为重要。

r | 这次被挖出来的系统代码里，还有个很小的细节：每只 AirPod 似乎都能够控制硬件指示灯，包括开关和亮度。如果这对应摄像头的工作状态，那么当 AirPods 获取环境图像时，周围的人可能会通过灯光得到提醒——这倒是很符合苹果一贯的隐私保护策略。如果摄像头只是偶尔拍张照片，亮灯或许已经足够；但如果它需要以较低频率持续理解环境，问题就复杂了。

s | 因为 AI 需要的并不是某张照片，而是上下文，因此也需要持续打开各项感官，这时候恰当的提醒就非常重要。从这个角度上看，AirPods 的定位也发生了微妙的变化——不再是单纯的耳机，而是一种新的 AI 硬件形态。

t | 如果诸如此类的变化，不止于 AirPods，而是来到更多苹果产品上呢？我想这才是苹果在 AI 时代，最重要的战略。而其中最重要的时间节点，就是 2027 年。2027 年，也许正是苹果 AI 元年2027 年，对苹果而言本来就是特殊的年份——iPhone 发布二十周年。按照目前的爆料，苹果正在准备大幅改变设计的二十周年 iPhone，而摄像头 AirPods，也可能在同一时期登场。与此同时，苹果还有几条 AI 硬件产品线正在推进。除了摄像头 AirPods，还有智能眼镜，以及可以夹在衣服上、或者作为项链佩戴的 AI 挂饰。此前曝光的产品规划中，也出现过配备摄像头的 Apple Watch，让手表获得观察周围环境的能力。单独看，它们没有太多关系。耳机是耳机，眼镜是眼镜，手表是手表。但如果暂时把「产品」拿掉，只看它们身上的传感器，会看到另一幅图景。上下文网络的很多节点，今天已经在我们身上了。手腕上的 Apple Watch 知道昨晚几点睡着、今天走了多少路；口袋里的 iPhone 知道几点离开公司、去了哪家餐厅；Mac 知道下午打开了哪些文档；AirPods 则几乎一直贴着耳朵。苹果现在准备做的，是给这些设备继续增加感知能力。过去，这些信息分散在不同设备和 App 里。心率属于「健康」，照片属于「相册」，位置属于「地图」……AI 出现以后，它们第一次可以成为同样的东西：上下文。

u | 于是，AirPods 知道听到了什么，也可能知道正在面对什么；Apple Watch 知道身体正在发生什么；iPhone 知道在哪里、正在和谁沟通；Mac 知道正在处理什么工作。如果智能眼镜最终出现，它还会获得直接的第一人称视角。任何设备单独拿出来，都不足以真正理解人，但它们分别掌握着人的不同切面，一经协同，就拥有了对一个人的全景式了解。这也是苹果和许多 AI 硬件创业公司之间很难复制的差别。

v | 过去几年，行业一直在寻找所谓「AI 时代的 iPhone」——有人做 Pin，有人做项链，有人做眼镜，也有人试图重新发明手机。在苹果看来，未必需要找到唯一答案。因为手机、手表、耳机、电脑、平板、头显和家庭设备，它都已经有了。接下来要做的，是让这些设备拥有丰富的感知能力，再把不同设备获得的信息组织起来。最终形成的东西，可能比某款 AI 硬件本身重要得多：关于人的「个人上下文」。

w | 想象一个很普通的下午：Apple Watch 知道你昨晚只睡了五个小时，下午又跑了五公里；iPhone 知道十分钟后还有场会议；AirPods 的摄像头看到你站在便利店里，拿起一瓶能量饮料。

x | 然后你问：「这个适合我吗？」今天使用 AI，你可能还要先解释自己的睡眠、运动、接下来的安排，以及手里拿着什么。如果这些信息已经成为上下文，你只需要提问即可。这种能力不来自某颗摄像头，也不来自某款设备，而是围绕个人信息打造的 AI 硬件生态。大模型当然还会继续进步，但模型正在变成可以替换的能力，今天使用这个，明天可以换另一个。真正无法快速复制的，是一个人的上下文。过去五年去了哪里，读过什么，身体发生过什么变化，喜欢什么样的餐厅，什么时间容易疲惫。这些东西无法通过下载大模型重新获得。它只能一天一天积累。这也让苹果过去几年反复强调的端侧计算、Secure Enclave 和 Private Cloud Compute，有了另一层意义。真正了解你的 AI，需要处理的信息可能比今天的照片、聊天记录和浏览历史还要私人。它不仅知道你说过什么，还可能知道在哪里说、当时看着什么、身体是什么状态，以及最后做出了什么选择。

y | 所以模型能力之外，还有个问题会逐渐变得重要：谁拥有这些上下文？苹果最理想的答案当然是，让它尽可能留在用户自己手里——或者说，留在苹果的设备，以及苹果构建的私有计算体系里。如果这条路线成立，苹果最终建立的就不只是 AI 设备，而是跨越手机、耳机、手表、眼镜和电脑的感知网络。硬件会换，模型也会换。但如果 AI 已经认识你十年，事情就不一样了。到那时，人的重要数字资产，可能不再只是照片、文件和聊天记录，还包括只有自己的 AI 硬件生态才能完整拥有的个人上下文——源自一颗颗摄像头、一枚枚麦克风、一个个传感器——它们不再是为了记住这个世界而存在，而是为了记住你。作者｜肖钦鹏